Stata中的图形制作绝对自己总结
Stata图形解析
线图的基本命令
. graph twoway line y x
– . graph twoway是命令 – . line 表示图形类型 – y 代表y 变量，表现为纵轴 – x代表x变量，表现为横轴
• 逗号后面所有的内容都属于选项，在所有图形中都是通用的
散点图的选项：绘图区域的大小
• 绘图区格式的比例通过region_options ysize(#)和 xsize(#)选项控制。该选项指明绘图区的高度和宽度（单 位：英寸）。比如，
.scatter y x, xsize (4) ysize (4)
. scatter y x
– 这里的scatter既表示图形类型，也表示命令
散点图的选项：总体外观
.scatter height age,
①
title("Height of Children")
②
subtitle("Stata Example")
③
note("1")
④
caption("Source: Chapter7")
①②③④ ①：横轴（宽度）的选项 ②：横轴的宽度；这里将其定义为4英寸 ③：纵轴（高度）的选项 ④：纵轴的高度；这里将其定义为4英寸
• 该命令将生成一个4英寸 x 4英寸的图形
散点图的选项：数轴（axis）
（a）数轴标题：ytitle，xtitle（“”） （b）数轴的标签和刻度：ylabel(“”)，xlabel （c）数轴的范围（ylabel(minmax)或 ylabel(0(20)180） （d）网络线格式：xlabel(,grid) ylabel(,nogrid) （e）添加线条：yline(130) （f）多个数轴：yaxis(1) || yaxis(2)
第三章 Stata中的图形制作(绝对自己总结)
第三章 Stata 中的图形制作1．菜单操作2．直方图：用矩形的面积（即长度和宽度）来表示频数分布的图形。
D e n s i t y3.散点图：反映两个或多个变量之间的关系。
通常用纵轴来表示因变量，用横轴来表示自变量。
基本[twoway] scatter y x因变量在前数据标记的设定数据标记形状的设定、颜色的设定、大小的设定、散点标签的设定msymbol(散点形状代码)；mcolor(red)散点为红色；msize(5)散点大小为5号散点标签：mlabel (标签内容的变量名)和mlabposition(代表钟表点数的数字)例如设定散点的内容为变量city，位置在3点钟处：mlabel (city) mlabposition(3) 群组划分：by(foreign)案例：运用usaauto数据文件中的数据绘制mpg和weight关系的散点图。
（1）为图形添加标题“mpg 与weight散点图”和副标题“1978年美国汽车数据图”；（2）为图形添加图例，位置在钟表2点钟处；（3）绘制一条拟合的趋势曲线；（4）将散点的形状设置为实心大三角，颜色为黑色；（5）为每个散点添加标签，内容为汽车的品牌（make），位置为9点钟处，颜色为黑色；（6）按照变量foreign分成两个图形进行绘制。
Twoway scatter mpg weight||lfit mpg weight,title(mpg与weight散点图) subtitle(1978年美国汽车数据图) legend(position(6))||表示多个图形在一个坐标轴中显示；lfit mpg weight 绘制拟合曲线 进一步设置：Msymbol(T) mcolor(black) mlabel(make) mlabpositon(9) by(foreign)散点形状：实心大三角，颜色：黑色，标签内容：make ，位置为9点钟处；按foreign 绘制4．曲线标绘图用线段的升降趋势来说明现象变化或变量之间关系的一种图形。
第三章 基础图形绘制
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STATA从入门到精通 从入门到精通
表3-3 year 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914
数据集uslifeexp2.dta 数据集 le year le 47.3 1915 54.5 49.1 1916 51.7 51.5 1917 50.9 50.5 1918 39.1 47.6 1919 54.7 48.7 1920 54.1 48.7 1921 60.8 47.6 1922 59.6 51.1 1923 57.2 52.1 1924 59.7 50 1925 59 52.6 1926 56.7 53.5 1927 60.4 52.5 1928 56.8 54.2 1929 57.1
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STATA从入门到精通 从入门到精通
是一个关于美国1900年到 年到1940年人均期望寿命 【例3-1】数据集 】数据集uslifeexp2.dta是一个关于美国 是一个关于美国 年到 年人均期望寿命 的数据，这个数据只有两个变量year和le，前者记录年份，后者则是该年份 的数据，这个数据只有两个变量 和 ，前者记录年份， 的美国人期望寿命（单位： ），数据的情况如表 数据的情况如表3-2。 的美国人期望寿命（单位：年），数据的情况如表 。 利用该数据，我们要求完成如下三个任务： 利用该数据，我们要求完成如下三个任务： 1. 使用这个数据集绘制 和year的散点图。 使用这个数据集绘制le和 的散点图。 的散点图 2. 绘制 和year的散点图，并将各点用直线连接起来。 绘制le和 的散点图， 的散点图 并将各点用直线连接起来。 3. 要求绘制如3-2一样的图形，但是要将其中的散点去掉。 要求绘制如 一样的图形，但是要将其中的散点去掉。 一样的图形
Stata绘图学习手册
Stata绘图学习⼿册转载请联系本⽂主要包括常见绘图的散点图、直⽅图、条形图、饼图等相关操作命令以及图⽰。
⼀．Stata图形汇总介绍graph twoway ⼆维图scatter 散点图histogram 直⽅图line 折线图area 区域图lfit 线性拟合图qfit ⾮线性拟合图kdensity 密度函数图function 函数图graph matrix 矩阵图graph bar 条形图graph dot 点图graph box 箱形图graph pie 饼图ac 相关系数图pac 偏相关系数图irf 脉冲相应函数图⼆．Stata 图形制作命令结构命令结构graph-command (plot-command, plot-options) (plot-command , plot-options) , graph-options或者graph-command plot-command,plot-options || plot-command , plot-options || , graph-options * graph-command定义图的类型，plot-command 定义曲线类型,同⼀个图中如果有多条曲线可以⽤括号分开，也可以⽤“| *”分开，曲线有其⾃⾝的选项，plot-command 定义曲线类型,同⼀个图中如果有多条曲线可以⽤括号分开，也可以⽤“| *”分开，曲线有其⾃⾝的选项，⽽整个图也有其选项。
例如twoway为graph-command中的命令之⼀，⽽scatter为plot-command *中的命令之⼀。
曲线选项和图选项，例如 * twoway (scatter mpg weight) , title("美国汽车") //图选项：标题 * twoway (scatter mpg weight , msymbol(Oh)) //曲线选项，点的类型上述命令没反应了直接敲 * twoway (scatter mpg weight , msymbol(Oh)) , title("美国汽车") //同时⽤图与曲线选项命令可以简写，如下列命令等价*sysuse auto, cleargraph twoway scatter mpg weighttwoway scatter mpg weight三．散点图散点图在各个绘图中占有重要作⽤，散点图具有表明变量之间关系的作⽤，因此在统计分析中得到⼴泛应⽤散点图的功能与意义：对数据进⾏预处理的重要图形之⼀，散点图深受专家学者的喜爱，散点图主要作⽤在于描绘某变量随着另⼀个变量变化的⼤致趋势，进⾏对变量之间的相关关系进⾏研究help twoway scattersysuse uslifeexp2, clearscatter le year, title("Scatterplot") subtitle("Life expectancy at birth, U.S.") note("1") caption("Source: National Vital Statistics Report, Vol. 50 No. 6") scheme(economist)四．直⽅图直⽅图⼜称为柱状图，是⼀种统计报告图，⼀般⽤横轴表⽰数据类型，纵轴表⽰分布状况，直⽅图可以表⽰分布状况变化，例如分别有⼀组数据，分别为地区，31个省份，然后分别为有⾼校的个数，分别字母region和number表⽰直⽅图命令为histogram number， frequency sysuse sp500histogram volumehistogram volume, frequency分组绘制直⽅图sysuse auto, clearhistogram mpg, percent discrete///by(foreign, col(1) note(分组指标：汽车产地)///title("图3：不同产地汽车⾥数")///subtitle("直⽅图") ///) ///ytitle(百分⽐) xtitle(汽车⾥数)五．折线图或者曲线标绘图折线图或者曲线标绘图是双向关系图中的⼀种，⽤线条的升降来表⽰变量或者现象之间的关系，与散点图的区别在于⽤线连接，可以看出整体趋势，但是弱化了每⼀个具体点上⾯的数值⼤⼩sysuse uslifeexp, cleargenerate diff = le_wm - le_bmlabel var diff "Difference"line le_wm year, yaxis(1 2) xaxis(1 2)|| line le_bm year|| line diff year|| lfit diff year|| lfit diff year||,ylabel(0(5)20, axis(2) gmin angle(horizontal)) ylabel(0 20(10)80, gmax angle(horizontal))ytitle("", axis(2))xlabel(1918, axis(2)) xtitle("", axis(2))ylabel(, axis(2) grid)ytitle("Life expectancy at birth (years)")title("White and black life expectancy")subtitle("USA, 1900-1999")note("Source: National Vital Statistics, Vol 50, No. 6" "(1918 dip caused by 1918 Influenza Pandemic)")六．条形图矩形的长度来表⽰相互独⽴的变量⼤⼩help graph bar命令格式1：graph bar yvars [if] [in] [weight] [, options]graph bar yvars [if] [in] [weight] [, options]graph hbar yvars [if] [in] [weight] [, options]基本⽤法: graph bar yvars ...sysuse nlsw88, cleargraph bar wage, over(race)累加柱体或者横向条形图sysuse educ99gdp, cleargraph hbar (mean) public private, over(country)重叠柱体sysuse nlsw88, cleargraph bar (mean) hours wage, over(race) over(married)七．饼图百分⽐图⽤圆形或者扇形内⼤⼩来表⽰总体中各部分所占⽐例的⼤⼩命令为帮助⽂件为help graph pie菜单式操作为Menu>raphics > Pie chartSyntaxSlices as totals or percentages of each variablegraph pie varlist [if] [in] [weight] [, options]Slices as totals or percentages within over() categories graph pie varname [if] [in] [weight], over(varname) [options] Slices as frequencies within over() categoriesgraph pie [if] [in] [weight], over(varname) [options]input sales marketing research developmentsales marketing research develop~t1. 12 14 2 82. end. label var sales "Sales". label var market "Marketing". label var research "Research". label var develop "Development". graph pie sales marketing research development, plabel(_all name, size(*1.5) color(white)) (Note 1) legend(off) (Note 2)plotregion(lstyle(none)) (Note 3)title("Expenditures, XYZ Corp.")subtitle("2002")note("Source: 2002 Financial Report (fictional data)")。
NMA排序图的制作（stata大结局）
NMA排序图的制作（stata大结局）我们的网状meta分析讲解进入深水区，有很多同学拿着代码来问我，我想说的是，代码要因数据而异，最终是要了解原理和方法学，这个需要自己深入探索。
当然，我们优先选择的是用stata的频率法去实现网状meta分析，其次是winbugs，最后考虑的是gemtc。
猴哥推荐的还是winbugs，但这个原理复杂，model各异，学习难度高，所以对于不是专门做循证医学的同学来说，还是比较艰难，遇到具体问题时还需要修改代码。
许多同学对排序图很困惑，现简单讲一下排序图，也是本网状meta分析教程的最后一篇。
//排序图，数据请百度和google下载use 'rheumatoid arthritis mvmeta.dta', replace//数据要整理为mvmeta格式，也就是矩阵格式mat P = I(6) + J(6,6,1)mvmeta y S, bscov(prop P) pbest(max,all zero gen(prob) reps(50000))//得到排序结果，可以用graphpad画图，也可以r语言画图//得到排序结果mvmeta y S, bscov(prop P) pbest(max,zero gen(prob) reps(50000))sucra prob*, mvmeta. sucra prob*, mvmeta //产生累积排序图Treatment Relative Ranking of Model 1//排序结果，排序图，一般文章中呈现的是如下结果. sucra prob*,mvmeta rankogTreatment Relative Ranking of Model 1这就可以啦！建议翻一下菜单目录，复习下以前讲的哦~。
stata绘图基本知识
最后一个以外的变量作为y轴变量，而将最后一个 变 当成x轴变量。
散点显示选项(marker_options)
1.散点的形状msymbol(symbolstylelist) O表示圆圈，D表示钻石形，X表示X号 输入graph query symbolstyle可以查找完整的symbolstyles清单
坐标轴刻度选项 label 设定主要刻度和刻度标识 tick 仅设定主要刻度 mlabel 设定次要刻度和标识 mtick 仅设定次要刻度
rule的设定：最常见的是##和###（#起固定作用） ##表示#个完美的刻度，比如设定#5就是选择5个值； 如果设定ylabel（#5），那么y轴上大概有5个刻度； 如果设定ymtick(#10)，则表示每两个主刻度间大概有10个小刻度
例1
绘制散点图的基本语法 [twoway] scatter varlist [if] [in] [weight] [,
option] 以下三个命令是等价的 graph twoway scatter…… twoway scatter…… scatter……
connect(1)表明以直线的方式连接相邻的两个点； msymbol(i)表明散点的显示方式为“看不见”， 如果我们将括号中的i改为O，那么这个选项的意
外等， by选项的语法为：by(varlist[,byopts])
选项total表示除了对每一个组别分别作图外，还 要添加一个含有全部样本的图形；
stata常用作图指令包你满意
S tata tata 作图常用指令作图常用指令作图常用指令1.1.茎叶图茎叶图茎叶图stem x1,line(2)（做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示，前半段为0～4，后半段为5～9）stem x1,width(2)（做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为2）stem x1,round(100)（将x1除以100后再做x1的茎叶图）2.2.直方图直方图直方图 histogram mpg, discrete frequency normal xlabel(1(1)5)（discrete 表示变量不连续，frequency 表示显示频数，normal 加入正太分布曲线，xlabel 设定x 轴，1和5为极端值，(1)为单位）histogram price, fraction norm（fraction 表示y 轴显示小数，除了frequency 和fraction 这两个选择之外，该命令可替换为“percent”百分比，和“density”密度；未加上discrete 就表示将price 当作连续变量来绘图）histogram price, percent by(foreign)（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“price”绘制出来，两个图分左右排布）histogram mpg, discrete by(foreign, col(1))（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，两个图分上下排布）histogram mpg, discrete percent by(foreign, total) norm（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，同时绘出样本整体的“总”直方图）3.3.二变量图二变量图二变量图graph twoway lfit price weight || scatter price weight（作出price和weight的回归线图——“lfit”，然后与price和weight的散点图相叠加）twoway scatter price weight,mlabel(make)（做price和weight的散点图，并在每个点上标注“make”，即厂商的取值） twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign)（按照变量foreign的分类，分别对不同类样本的price和weight做散点图和回归线图的叠加，两图呈左右分布）twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign,col(1))（按照变量foreign的分类，分别对不同类样本的price和weight做散点图和回归线图的叠加，两图呈上下分布）twoway scatter price weight [fweight= displacement],msymbol(oh)（画出price和weight的散点图，“msybol(oh)”表示每个点均为中空的圆圈，[fweight= displacement]表示每个点的大小与displacement的取值大小成比例）twoway connected y1 time, yaxis(1) || y2 time, yaxis(2)（画出y1和y2这两个变量的时间点线图，并将它们叠加在一个图中，左边“yaxis(1)”为y1的度量，右边“yaxis(2)”为y2的）twoway line y1 time,yaxis(1) || y2 time,yaxis(2)（与上图基本相同，就是没有点，只显示曲线）graph twoway scatter var1 var4 || scatter var2 var4 || scatter var3 var4（做三个点图的叠加）graph twoway line var1 var4 || line var2 var4 || line var3 var4（做三个线图的叠加）graph twoway connected var1 var4 || connected var2 var4 || connected var3 var4（叠加三个点线相连图）更多变量4.4.更多变量更多变量graph matrix a b c y（画出一个散点图矩阵，显示各变量之间所有可能的两两相互散点图）graph matrix a b c d,half（生成散点图矩阵，只显示下半部分的三角形区域）graph matrix price mpg weight length,half by( foreign,total col(1) ) （根据foreign变量的不同类型绘制price等四个变量的散点图矩阵，要求绘出总图，并上下排列）其他图形5.5.其他图形其他图形graph box y,over(x) yline(.22)（对应x的每一个取值构建y的箱型图，并在y轴的0.22处划一条水平线） graph bar (mean) y,over(x)对应x的每一个取值，显示y的平均数的条形图。
stata期末总结
stata期末总结一、概述Stata是一种强大的统计分析软件，广泛应用于计量经济学、社会科学、医学和其他领域的数据分析。
它具有丰富的功能和灵活的操作，可以进行数据处理、统计推断、经济计量建模、数据可视化等多种任务。
本文将对我在本学期Stata学习中所掌握的内容进行总结，包括数据导入与整理、统计分析、经济计量建模和可视化等方面。
二、数据导入与整理在使用Stata进行数据分析之前，首先需要将数据导入到软件中，并进行数据整理与预处理。
Stata支持多种文件格式的数据导入，如Excel、CSV和SAS等。
通过使用命令行或图形界面，我可以很方便地导入数据集，查看数据结构，对缺失值和异常值进行处理，并进行变量的重命名和排序等操作。
此外，Stata还提供了一些数据整理的工具，如reshape、merge和collapse等命令，可以有效地整理数据以满足分析需求。
三、统计分析Stata提供了丰富的统计分析功能，可以用于描述性统计、推断统计和相关性分析等任务。
我在本学期中主要学习了描述性统计和推断统计的相关内容。
1. 描述性统计Stata可以计算变量的均值、中位数、标准差、最小值和最大值等描述性统计量，帮助我们了解数据的分布和特征。
通过summarize命令，我可以轻松地获取这些统计结果，并使用tabulate命令生成频数表和交叉表。
此外，我还学习了绘制直方图、箱线图和散点图等图形，利用graph命令进行数据可视化。
2. 推断统计在进行假设检验和参数估计时，Stata提供了一系列的命令和工具。
我学习了t检验、方差分析、线性回归分析和逻辑回归分析等方法。
通过使用regress和logistic命令，我可以进行回归分析，并获得回归系数的估计值、标准误差、置信区间和显著性水平等统计结果。
同时，通过anova命令，我能够进行方差分析，并进行组间差异的显著性检验。
四、经济计量建模Stata是经济计量分析的重要工具，可以用于构建和估计各种经济模型。
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第三章S t a t a中的图形制作
进一步设置：
Msymbol(T)mcolor(black)mlabel(make)mlabpositon(9)by(foreign)
散点形状：实心大三角，颜色：黑色，标签内容：make，位置为9点钟处；按foreign绘制
用线段的升降趋势来说明现象变化或变量之间关系的一种图形。
它与散点图类似，实际上它就是将连续型的数值变量点连接起来的一种图形，但由于它还可以用于回归
基本命令[twoway]lineyx
一定注意x变量要放置在y变量之后
连接样式的设定connect(样式代码)
线条样式的设定clpattern(样式代码)
案例：运用数据绘制曲线标绘图。
利用文件中的数据绘制人均消费c和人均国内生产总值y随时
间变化的曲线标绘图。
（1）将图例分成两行设计，图例内容“人均消费“和”人均GDP”，并让图例在图形内部十一点钟的位置；（2）线条一条为实线连接，一条为虚线连接；（3）线条一条为直
线连接，一条为stairstep方式连接
twowaylinecyyear,legend(label(1”人均消费”)label(2”人均
GDP”)posit ion(11)ring(0)row(2))clpattern(soliddash)connect(lJ)
ring(0)：使图例显示在图形内部；row(2)：图例分两行显示；clpattern(soliddash)：实线和虚线；connect(lJ)：直线连接和stairstep方式的连接
图hbar，纵向条形图bar。
在绘制条形图的过程中，需要指明所要展示的统计量，如果不指明统计量，则会默认显示均值（mean）统计量。